Accélération x100 : Garbage collection et GPU en Python
2025-03-25
Cet article explique comment l’auteur a réussi à accélérer un programme Python de 100 fois grâce à des optimisations de code simples. Le programme initial utilisait NumPy pour le calcul parallèle, mais il était lent et gourmand en mémoire en raison d’une mauvaise gestion de la mémoire. En implémentant un simple mécanisme de garbage collection pour libérer les variables intermédiaires inutilisées, l’auteur a réduit le temps d’exécution de 40 secondes à 10 secondes, diminuant ainsi considérablement l’utilisation de la mémoire. Ensuite, en utilisant CuPy pour déplacer le calcul sur le GPU, le temps d’exécution a été réduit à 1,5 seconde, démontrant une amélioration spectaculaire des performances.